数据预处理技术

数据预处理的必要性：在真实世界中，经常需要处理大量的原始数据，这些原始数据是机器学习算法无法理解的，所以为了让机器学习算法理解原始数据，需要对数据进行预处理。最常用的数据预处理技术：

1. 均值移除（Mean removal）

把每个特征的平均值移除，以保证特征均值为0（即标准化处理），这样做可以消除特征彼此间的偏差。

import numpy as np
from sklearn import preprocessing

data=np.array([[3, -